增强型多时相云检测

针对云检测在高亮度地表以及雪覆盖区域存在过度检测的问题，设计了一种不依赖热红外波段的增强型多时相云检测EMTCD（Enhanced Multiple Temporal Cloud Detection）算法。首先，利用云的光谱特征建立单时相云检测规则，并基于云、雪的光谱差异构建了增强型云指数ECI（Enhanced Cloud Index），改进了云、雪的区分能力；其次，以同一区域无云影像为参考，基于ECI指数构建了多时相云检测算法，较好地克服了单时相云检测中高亮度地表、雪和云容易混淆的问题，提高了云检测的精度；最后，选择两个典型区域的Landsat-8 OLI影像，对比分析了不同算法的云检测结果。实验结果表明：ECI指数能够有效区分云、雪，EMTCD方法的平均检测精度达到93.2%，高于Fmask（Function of mask）（81.85%）、MTCD（Multi-Temporal Cloud Detection）（66.14%）和Landsat-8地表反射率产品LaSRC（Landsat-8 Surface Reflectance Code）的云检测结果（86.3%）。因此，本文提出的EMTCD云检测算法能够有效地减少高亮度地表和雪的干扰，实现不依赖热红外波段的高精度云检测